# 导入所需的库
import torch  # PyTorch库，用于深度学习
from torchvision import transforms  # 图像预处理库
from torchvision import datasets  # 包含常用的数据集
from torch.utils.data import DataLoader  # 数据加载器，用于批量加载数据
import torch.nn.functional as F  # 神经网络功能库，包含激活函数等
import torch.optim as optim  # 优化器库，包含各种优化算法

# 准备数据集
batch_size = 64  # 设置每个数据批次的大小
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])  # 定义图像预处理流程：转换为张量，并进行归一化

# 下载并加载训练数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size)  # 创建数据加载器，打乱数据，设置批次大小
# 下载并加载测试数据集
test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)  # 创建数据加载器，不打乱数据，设置批次大小

# 使用类设计模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()  # 调用父类构造函数
        # 定义五层全连接层
        self.l1 = torch.nn.Linear(784, 512)
        self.l2 = torch.nn.Linear(512, 256)
        self.l3 = torch.nn.Linear(256, 128)
        self.l4 = torch.nn.Linear(128, 64)
        self.l5 = torch.nn.Linear(64, 10)  # 输出层，对应10个类别

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)  # 将输入图像展平为一维向量，-1表示自动计算该维度大小
        # 通过五层全连接层和ReLU激活函数
        x = F.relu(self.l1(x))
        x = F.relu(self.l2(x))
        x = F.relu(self.l3(x))
        x = F.relu(self.l4(x))
        # 最后一层不进行激活，直接输出
        return self.l5(x)

# 实例化模型
model = Net()

# 构造损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数，用于多分类问题
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)  # 随机梯度下降优化器，设置学习率和动量

# 训练循环：前向传播、反向传播、参数更新
def train(epoch):
    running_loss = 0.0  # 用于记录当前epoch的损失总和
    for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0):  # 遍历训练数据加载器
        inputs, target = data  # 获取一个批次的数据和标签
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        outputs = model(inputs)  # 前向传播，得到预测结果
        loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播，计算梯度
        optimizer.step()  # 更新模型参数

        running_loss += loss.item()  # 累加损失值
        # 每300个批次打印一次损失值
        if batch_idx % 300 == 299:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch+1, batch_idx+1, running_loss/300))
            running_loss = 0.0  # 重置损失总和

# 测试函数
def test():
    correct = 0  # 记录正确预测的样本数
    total = 0  # 记录总样本数
    with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算，加快测试速度
        for data in test_loader:  # 遍历测试数据加载器
            images, labels = data  # 获取一个批次的数据和标签
            outputs = model(images)  # 前向传播，得到预测结果
            _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)  # 获取预测类别，dim=1表示在行上取最大值
            total += labels.size(0)  # 累加总样本数
            correct += (predicted == labels).sum().item()  # 统计正确预测的样本数
    print('accuracy on test set: %d %% ' % (100*correct/total))  # 打印测试准确率

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    for epoch in range(10):  # 训练10个epoch
        train(epoch)  # 训练模型
        test()  # 测试模型